Leonis AI100がめちゃくちゃよかった。急成長したAIスタートアップ100社の特徴をまとめたレポート

1. 技術系・研究者創業者が主流に
- 100社中82社がテクニカルファウンダー
- 58%の企業に研究者経歴保有者が参画
- SaaS時代のMBA卒がCEOでCTOが開発は過去に
- モデル能力・限界を正しく読む力。論文解読し新機能の前倒し検知が可能

2. 売上成長が爆速
- Cursorは12ヶ月で0M、ElevenLabsは22ヶ月で0M（SlackでさえM→0Mに36ヶ月。AIはSaaSの倍以上の速度で伸びる）
- 課題はクラウド推論コストが直撃し、粗利が低い（Lovable35%、Replit23%など）
- Vibe Revenue問題。LOIやPoCをARR扱いするケースも

3. 超スモールチームの高生産性
- Midjourney0Mで40名、Lovable0Mで45名など（SaaS企業の10分の1）
- AIで内部作業の多くを自動化、PM/SDR/CS など中間レイヤーを削減、研究・エンジニア中心のフラット組織
- AI企業は「人ではなく GPU に金を使う」

4. PLGが先、営業が後
- 80%以上がセルフサーブでローンチ
- 開発者ツールは特にPLG型（Cursor, Replit, Devin 等）
- エンタープライズ導入は「社内で勝手に広がってから営業が入る」
- バーティカル系（法務、医療等）は最初から営業

5. Winner takes allではない
- ニーズが細かく分かれ、ユーザーが複数使い分けている。将来的には統合集約の可能性あるが、現時点では市場の広さが勝者を複数許容している

6. 高速ピボットの重要性
- 66%がピボットを経験。 研究者CEOは12ヶ月でピボット（非技術CEOは27ヶ月）
- 機能のほとんどが「モデルに依存」しており、新モデルが出るとプロダクト価値の地形が変わる
- AI時代のピボットは、技術進化に合わせた「乗り換え」に近い

7. 市場はモデル能力の進化順に立ち上がる
- 市場はランダムに発生しない。モデルが必要な能力の閾値を超えた瞬間に市場が一気に解き放たれる
- 創業タイミングはどの能力閾値が破られるかの予測が全て

など

https://t.co/Rf0KtzPXLy December 12, 2025